▶ Based on “Picture Perfect: Engaging Customers with Visual Generative AI” (2026) by Mark Heitmann, Tijmen P. J. Jansen, Martin Reisenbichler, and David A. Schweidel in Journal of Marketing, Volume 90, Issue 4, pp. 74–96.
생성형 AI는 이제 광고 이미지 제작에서 빼놓을 수 없는 도구가 됐다. 노을이 물든 도로를 달리는 자동차, 쏟아지는 햇살 속 해변 위의 선크림 병 등 다양한 고품질 이미지를 불과 수분 만에 뽑아낼 수 있다. 하지만 이미지 생성형 AI는 사실 마케팅 목표에 맞춰 설계된 도구가 아니다. “효과적인 광고 이미지를 만들어 달라”고 입력하더라도 소비자의 주의나 흥미를 끌고 구매 욕구를 높이는 이미지가 자동으로 나오는 것은 아니다.
독일 함부르크대, 오스트리아 빈경제경영대, 미국 에머리대 연구진은 이미지 생성형 AI로 만든 광고의 효과와 성과를 끌어올릴 수 있는 방법에 대해 연구했다. 이들은 오픈소스 이미지 생성 모델인 스테이블 디퓨전 2.1을 광고 목표에 맞게 미세 조정하는 실험을 했다. 핵심은 소비자 반응 데이터였다. 먼저 21만1429개의 실제 온라인 광고를 수집하고 자동차가 포함된 광고 543개를 추렸다. 이를 잠재적인 자동차 구매자들에게 보여준 후 AIDA 지표를 평가하게 했다. AIDA는 주의(attention), 흥미(interest), 욕구(desire), 활성화(activation)의 약자다. 즉 눈에 띄는가, 흥미로운가, 제품이 마음에 드는가, 구매를 고려하게 만드는가를 묻는 지표다.
연구진은 여기서 높은 점수를 받은 광고 30개의 시각적 패턴을 AI에 학습시켰다. 당시 새롭게 출시했던 차량 폴스타 3의 이미지를 함께 학습시켜 AI가 이 제품을 정확히 표현하도록 했다. 연구진은 이렇게 만든 AI 광고 50개를 다른 온라인 자동차 광고와 실제 폴스타 광고와 비교했다. 연구 결과 기존 온라인 자동차 광고의 평균 AIDA 점수는 7점 만점에 3.79점이었다. 실제 폴스타 광고는 3.80점이었다. 반면 AI가 만든 광고의 평균은 4.55점이었다. 50개 AI 광고 중 47개가 기존 광고 평균보다 높은 점수를 받았다.
